Integracja serwera Plane MCP

Połącz FlowHunt i Plane.so, aby w prosty sposób zarządzać projektami i zadaniami dzięki AI. Automatyzuj śledzenie zadań, raportowanie i aktualizacje bezpośrednio przez LLM-y z wykorzystaniem serwera Plane MCP.

Integracja serwera Plane MCP

Co robi „Plane” MCP Server?

Plane MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który pozwala dużym modelom językowym (LLM) na bezpośrednią interakcję z Plane.so, platformą do zarządzania projektami i zgłoszeniami. Działając jako most między asystentami AI a API Plane.so, serwer ten umożliwia LLM-om wykonywanie działań związanych z zarządzaniem projektami, takich jak listowanie projektów, pobieranie szczegółów, tworzenie i aktualizacja zadań i wiele innych — zawsze z poszanowaniem kontroli użytkownika i bezpieczeństwa. Usprawnia to pracę dewelopera poprzez umożliwienie automatyzacji z użyciem AI, pobierania danych i zarządzania zadaniami w znanym środowisku Plane.so. LLM-y takie jak Claude mogą korzystać z Plane MCP Server do sprawnego śledzenia projektów, automatycznych aktualizacji i wprowadzania AI konwersacyjnego w operacje projektowe.

Lista Promptów

Brak jawnie opisanych szablonów promptów w repozytorium. Sekcja pozostaje pusta z powodu braku informacji.

Lista Zasobów

Brak jawnie udokumentowanych zasobów MCP w repozytorium. Sekcja pozostaje pusta z powodu braku informacji.

Lista Narzędzi

  • list-projects
    • Wyświetla wszystkie projekty w Twoim workspace Plane.
  • get-project
    • Pobiera szczegółowe informacje o wybranym projekcie (wymaga project_id).
  • create-issue
    • Tworzy nowe zadanie w projekcie z możliwością dostosowania właściwości.
  • list-issues
    • Listuje i filtruje zadania z projektów.
  • get-issue
    • Pobiera szczegółowe informacje o wybranym zgłoszeniu.
  • update-issue
    • Aktualizuje istniejące zgłoszenia o nowe informacje.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

  • Przegląd projektów i raportowanie
    • Natychmiast wyświetl wszystkie projekty w workspace Plane oraz pobierz szczegóły projektów, pomagając zespołom monitorować bieżące prace i statusy.
  • Automatyczne tworzenie zgłoszeń
    • LLM-y mogą tworzyć nowe zgłoszenia w Plane.so, umożliwiając automatyczne rejestrowanie ticketów z rozmów, zgłoszeń błędów czy zapytań użytkowników.
  • Śledzenie i filtrowanie zgłoszeń
    • AI może listować i filtrować zgłoszenia według kryteriów, usprawniając triage, priorytetyzację i reakcje na blokery projektowe.
  • Pobieranie szczegółów zgłoszeń
    • Deweloperzy lub agenty AI mogą szybko pobrać szczegóły zadania, aby wspomóc automatyzację workflow, sugestie kodu lub dokumentację.
  • Automatyzacja zarządzania projektami
    • Rutynowe aktualizacje i zmiany w projektach mogą być obsługiwane przez AI, ograniczając ręczne działania i utrzymując aktualny status projektów.

Jak skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że masz Node.js 22.x lub nowszy oraz klucz API Plane.so.
  2. Zainstaluj serwer za pomocą Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client windsurf
    
  3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
  4. Dodaj serwer Plane MCP używając poniższego JSON-a:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.

Claude

  1. Upewnij się, że zainstalowano Node.js 22.x lub nowszy oraz masz klucz API Plane.so.
  2. Zainstaluj przez Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client claude
    
  3. Otwórz plik konfiguracyjny Claude for Desktop:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  4. Wstaw poniższy JSON pod mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Zrestartuj Claude for Desktop.

Cursor

  1. Zainstaluj Node.js 22.x+ i uzyskaj swój klucz API Plane.so.
  2. Zainstaluj poleceniem:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cursor
    
  3. Edytuj konfigurację MCP w Cursor.
  4. Dodaj poniższą konfigurację:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Zapisz i zrestartuj Cursor, aby zastosować zmiany.

Cline

  1. Upewnij się, że masz Node.js 22.x+ oraz swój klucz API Plane.so.
  2. Uruchom:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cline
    
  3. Otwórz konfigurację serwera Cline MCP.
  4. Dodaj:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Zapisz i zrestartuj Cline.

Bezpieczeństwo kluczy API:
Zawsze przechowuj swoje PLANE_API_KEY i PLANE_WORKSPACE_SLUG jako zmienne środowiskowe w polu env konfiguracji, jak pokazano powyżej — nigdy nie umieszczaj ich wprost w plikach źródłowych.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i podłączenia go do swojego agenta AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wpisz dane serwera MCP używając tego formatu JSON:

{
  "plane": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby “plane” zastąpić faktyczną nazwą swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.


Podsumowanie

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
PrzeglądJasne wyjaśnienie w README
Lista promptówBrak jawnie opisanych szablonów promptów
Lista zasobówBrak jawnie udokumentowanych zasobów MCP
Lista narzędziPełna lista w README
Bezpieczeństwo kluczy APIPokazano w przykładach konfiguracji
Wsparcie sampling (mało istotne przy ocenie)Brak wzmianki o sampling

Nasza opinia:
Plane MCP Server oferuje świetną dokumentację instalacji i obsługi narzędzi, ale brakuje mu informacji o szablonach promptów, prymitywach zasobów oraz wsparciu sampling/roots. Serwer jest praktyczny i skoncentrowany na automatyzacji zarządzania projektami, jednak zyskałby na rozszerzeniu funkcji MCP i dokumentacji. Ogólnie jest bardzo dobrą opcją do bezpośredniej integracji z Plane.so.


Wynik MCP

Posiada LICENCJĘTak (MIT)
Przynajmniej jedno narzędzieTak
Liczba forków9
Liczba gwiazdek26

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest Plane MCP Server?

Plane MCP Server to pomost pomiędzy dużymi modelami językowymi (LLM) a platformą do zarządzania projektami Plane.so. Pozwala asystentom AI wykonywać działania związane z projektami — takie jak lista projektów, tworzenie i aktualizacja zadań czy pobieranie szczegółów projektu — dzięki bezpiecznej integracji z API.

Co mogę zautomatyzować z Plane MCP Server?

Możesz zautomatyzować przeglądy projektów, tworzenie zadań, śledzenie i filtrowanie zgłoszeń oraz pobieranie szczegółów projektów w Plane.so. Serwer pozwala LLM-om obsługiwać rutynowe zadania związane z zarządzaniem projektami, ograniczając ręczną pracę i usprawniając workflow.

Jak bezpiecznie przekazać dane dostępowe do API Plane.so?

Zawsze przechowuj swoje PLANE_API_KEY i PLANE_WORKSPACE_SLUG jako zmienne środowiskowe w polu 'env' konfiguracji serwera MCP. Nigdy nie umieszczaj wrażliwych danych bezpośrednio w plikach źródłowych.

Czy mogę używać Plane MCP Server w flow FlowHunt?

Tak! Dodaj komponent MCP w FlowHunt, skonfiguruj go z danymi swojego serwera Plane MCP, a Twój agent AI uzyska dostęp do wszystkich narzędzi zarządzania projektami udostępnianych przez serwer w ramach konwersacyjnych flow.

Czy Plane MCP Server obsługuje szablony promptów lub prymitywy zasobów?

Obecnie Plane MCP Server skupia się na bezpośrednim zarządzaniu projektami i zadaniami przez narzędzia i nie udostępnia jawnych szablonów promptów ani prymitywów zasobów w dokumentacji.

Automatyzuj zarządzanie projektami z Plane MCP Server

Wykorzystaj Plane MCP Server, aby wyposażyć swoje agenty AI w śledzenie projektów, automatyczne tworzenie zadań i automatyzację workflow w Plane.so.

Dowiedz się więcej